package com.xuenci.gulimall.product.service.impl;


import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.xuenci.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.xuenci.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.xuenci.common.utils.PageUtils;
import com.xuenci.common.utils.Query;

import com.xuenci.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.xuenci.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.xuenci.gulimall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

//    private Map<String,Object> cache = new HashMap<>();

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        // 1、查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
        // 2、组装成父子树形结构

        // 2.1）、找到所有一级分类
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map((menu) -> {
            menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());

        return level1Menus;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        //TODO 1、检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用

        //逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    // [2,25,225]
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();

        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);

        Collections.reverse(parentPath);

        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     * @CacheEvict:失效模式
     * 1、同事进行多种缓存操作 @Caching
     * 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "vategory",allEntries = true)
     * 3、存储同一类型的数据，都可以指定成同一个分区。分区名默认使用缓存的前缀
     *     * @param category
     */

//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categroys'"),
//            @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
//    })
    // category:key
    @CacheEvict(value = "vategory",allEntries = true)   // 失效模式
//    @CachePut // 双写模式
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());

        // 同时修改缓存中的数据
        // redis.del("catalogJson");等待下次主动查询进行更新
    }

    /**
     *  1、每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存【花村的分区（按照业务的类型分）】
     *  2、@Cacheable（{“category”}）
     *      代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不能调用。
     *      如果缓存中没有，会调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     *  3、默认行为
     *      1）、如果缓存中有，方法不能调用。
     *      2）、key是默认自动生成的：缓存的名字：：Simplekey{}（自主生成的key值）
     *      3）、缓存的value的值。默认使用jdk序列化机制，将序列化后的数据存到redis
     *      4）、默认ttl时间  -1
     *
     *     自定义：
     *      1）、指定生成的缓存使用的key   key 属性指定，接收一个SpEL
     *      2）、指定缓存的数据存活时间     配置文件中修改ttl
     *      3）、将数据保存为JSON格式:
     *      4）、原理
     *          CacheAutoConfiguration -> redisCacheConfiguration ->自动配置了RedisCacheManager
     *          -> 初始化所有的缓存 -> 每个缓存决定使用什么配置 -> 如果redisCacheConfiguration有就用自己的，没有就用默认配置
     *          -> 想改缓存的配置，只需要给容器中放一个redisCacheConfiguration即可
     *          -> 就会应用到当前RedisCacheManager管理的所有缓存分区中
     *  4、Spring-Cache的不足
     *      1）、读模式：
     *          缓存穿透：查询一个null数据。解决：缓存空数据：cache-null-values=true
     *          缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决：加锁? 默认是无加锁的，sync = true（加锁，解决击穿）
     *          缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间 加上过期时间  spring.cache.redis.time-to-live=3600000
     *      2）、写模式：（缓存与数据库一致）
     *          读写加锁。
     *          引入canal，感知到mysql的更新去更新数据库。
     *          读多写多，直接去数据库查询就行
     *    总结：
     *    常规数据（读多邪少，即时性，一致性要求不高的数据）；完全可以使用Spring-Cache；写模式（只要缓存的数据有过期时间就足够了）
     *    特殊数据：特殊设计
     * 原理：
     *    CacheManager（RedisCacheManager）-> Cache-(RedisCache) -> Cache负责缓存的读写
     * @return
     */

    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categroys() {
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        return categoryEntities;
    }

    // TODO 会产生堆歪歪内存溢出：OutOfDirectMemoryError
    // 原因：1)、springboot2.0以后默认lettuce作为操作redis的客户端。他是用netty进行网络通信
    // 2）、lettuce的bug导致堆外内存溢出  -Xmx300m  netty如果没有指定堆外内存 默认使用-Xmx300m
    // 可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
    // 解决方案：不能只使用-Dio.netty.maxDirectMemory调大内存
    //  1）、升级lettuce客户端      2）、切换使用jedis
    // letture、jedis操作redis的底层客户端。spring再次封装 redisTemplate


    @Override
    @Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        System.out.println("查询了数据库......");
        /**
         * 1、将数据库多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);
        // 1、查出所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categroys = getParent_cid(selectList, 0L);

        // 2、封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categroys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1、每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            //2、封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3Catelog != null) {
                        List<Catelog2Vo.catalog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            // 2、封装成指定格式
                            Catelog2Vo.catalog3Vo catalog3Vo = new Catelog2Vo.catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

                            return catalog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        return parent_cid;
    }

    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {
        // 给缓存中放入的是json字符串，拿出的JSON字符串还要逆转成能用的对象类型【序列化和反序列化】

        /**
         * 1、空结果缓存：解决缓存穿透
         * 2、设置过期时间（加随机值）：解决缓存雪崩
         * 3、枷锁：解决缓存击穿
         */

        // 1、加入缓存逻辑,缓存中存的数据是json字符串
        // JSON跨语言跨平台
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            // 2、缓存中没有，查询数据库
            // 保证数据库查询完成以后，将数据库放在redis中，这是一个原子操作
            System.out.println("缓存不命中....将要查询数据库");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock();

            return catalogJsonFromDb;
        }
        System.out.println("缓存命中....直接反回了");
        // 转为我们指定的对象
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
        });
        return result;
    }

    /**
     * 缓存里面的数据如何能跟数据库保持一致
     * 缓存数据一致性
     * 1）、双写模式
     * 2）、失效模式
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {
        // 1、锁的名字。锁的粒度，越细越快
        // 锁的粒度:具体缓存的是某个数据，11-号商品； product-11-lock  product-12-lock
        RLock lock = redisson.getLock("catalogJson-lock");
        lock.lock();
        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return dataFromDb;
    }

    // 从数据库查询并封装分类数据，加redis锁
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {
        // 1、占分布式锁，去redis占坑
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功...");
            // 加锁成功。。。执行业务
            // 2、设置过期时间，防止死锁  ,过期时间 必须和加锁是同步的，原子的
            // redisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } finally {
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
                // 删除锁
                Long lock1 = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
            }
            return dataFromDb;

            // 获取对比值+对比成功删除 = 原子操作   使用lua脚本解锁
            /*String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
            if (uuid.equals(lockValue)){
                // 删除我自己的锁
                redisTemplate.delete("lock");   // 删除锁
            }*/
        } else {
            // 加锁失败。。。重试
            // 休眠100ms重试
            System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试");
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {

            }
            return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();   // 自旋的方式
        }
    }

    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            // 缓存不为null直接返回
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }
        System.out.println("查询了数据库......");
        /**
         * 1、将数据库多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        // 1、查出所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categroys = getParent_cid(selectList, 0L);

        // 2、封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categroys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1、每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            //2、封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3Catelog != null) {
                        List<Catelog2Vo.catalog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            // 2、封装成指定格式
                            Catelog2Vo.catalog3Vo catalog3Vo = new Catelog2Vo.catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

                            return catalog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        // 3、查到的数据再放入缓存中，将对象转为json放在缓存中
        String s = JSON.toJSONString(parent_cid);
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, 1, TimeUnit.DAYS);
        return parent_cid;
    }

    // 从数据库查询并封装分类数据，加本地锁
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
//        //.1如果缓存中有就用缓存的
//        Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJson = (Map<String, List<Catelog2Vo>>) cache.get("catalogJson");
//        if (catalogJson==null){
//            // 调用业务   XXXX
//            cache.put("catalogJson",catalogJson);
//        }
//        return catalogJson;
        // 只要是同一把锁，就能锁住需要这个锁的所有线程
        // 1、synchronized（this）：springboot所有的组件在容器中都是单例
        // TODO 本地锁：synchronized，JUC（lock），在分布式情况下想要锁住所有，必须要使用分布式锁

        synchronized (this) {
            // 得到锁以后应该再去缓存中确定一次，如果没有再去查询
            String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
            if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
                // 缓存不为null直接返回
                Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
                });
                return result;
            }
            System.out.println("查询了数据库......");
            /**
             * 1、将数据库多次查询变为一次
             */
            List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

            // 1、查出所有1级分类
            List<CategoryEntity> level1Categroys = getParent_cid(selectList, 0L);

            // 2、封装数据
            Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categroys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
                //1、每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
                List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
                //2、封装上面的结果
                List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                if (categoryEntities != null) {
                    catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                        Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                        // 1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                        List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                        if (level3Catelog != null) {
                            List<Catelog2Vo.catalog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                                // 2、封装成指定格式
                                Catelog2Vo.catalog3Vo catalog3Vo = new Catelog2Vo.catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

                                return catalog3Vo;
                            }).collect(Collectors.toList());
                            catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                        }
                        return catelog2Vo;
                    }).collect(Collectors.toList());
                }
                return catelog2Vos;
            }));
            // 3、查到的数据再放入缓存中，将对象转为json放在缓存中
            String s = JSON.toJSONString(parent_cid);
            redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, 1, TimeUnit.DAYS);
            return parent_cid;
        }
    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList, Long parent_cid) {
        List<CategoryEntity> collect = selectList.stream().filter(item -> item.getParentCid() == parent_cid).collect(Collectors.toList());

        //return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", v.getCatId()));
        return collect;
    }

    // [225,25,2]
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        //1、手机当前节点的id
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    // 递归查找所有菜单的子菜单
    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
        List<CategoryEntity> children = all.stream().filter(categoryEntity -> {
            return categoryEntity.getParentCid() == root.getCatId();
        }).map(categoryEntity -> {
            // 找到子菜单
            categoryEntity.setChildren(getChildrens(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            // 菜单的排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return children;
    }
}